脳血管セグメンテーション

脳血管セグメンテーションのための半教師あり領域適応フレームワーク: 2段階トレーニングによる動脈-静脈変換

本研究は、主に動脈画像の注釈を利用して、静脈画像の正確なセグメンテーションを行う半教師あり領域適応フレームワークを提案する。このフレームワークは、異なるモダリティ間の大きな分布シフトを克服するために、意味的に豊かな潜在空間を学習し、動脈と静脈の特性を分離することで、効率的な画像変換と精度の高いセグメンテーションを実現する。

脳血管セグメンテーションのためのガイドライン：半教師あり学習における不完全なアノテーションの管理

脳血管セグメンテーションのための半教師あり領域適応フレームワーク: 2段階トレーニングによる動脈-静脈変換